数据科学与计算

1.设计目标与安装

1. Seaborn 是一个建立在 Matplotlib 基础之上的 Python 数据可视化库，专注于绘制各种统计图形，以便更轻松地呈现和理解数据。
2. Seaborn 的设计目标是简化统计数据可视化的过程，提供高级接口和美观的默认主题，使得用户能够通过少量的代码实现复杂的图形。
3. seaborn 旨在简化统计数据可视化过程，提供高级接口和美观的默认主题。
4. 安装方法与之前的库类似，可以通过命令行或界面安装，使用 pip install seaborn 或 conda install seaborn。

5. Seaborn的导入：

   import seaborn as sns

2.主题设置

可以选择不同的主题和模板，如深色网格主题、浅色网格主题等。

格式为sns.set_theme(style="whitegrid", context="paper")

style取值如下：

sns.set_theme() 可以选择不同的主题和模板。

格式为sns.set_theme(style="whitegrid", context="paper")

context取值如下：

context 参数用于设置图形的大小，适用于不同场景（如 paper、notebook、talk 等）。

3.统计图形绘制

散点图：使用 sns.scatterplot 函数，通过设置 X 轴和 Y 轴的值绘制散点图，并可选择添加趋势线。

运行结果

折线图：使用 sns.lineplot 函数，绘制变量随另一个变量变化的趋势线图。

运行结果：

柱形图：使用 sns.barplot 函数，绘制条形图，sns.barh 用于绘制水平条形图。

运行结果：

箱形图：使用 sns.boxplot 函数，展示数据的最大值、最小值、中位数、上四分位数和下四分位数，以及离群点。

运行结果：

热力图：使用 sns.heatmap 函数，表示相关性矩阵，展示变量之间的相关性。

运行结果：

小提琴图：使用 sns.violinplot 函数，展示数据的分布情况，结合了箱形图和密度估计。

运行结果：